초록
우리는 그래프 노드와 문장 토큰 간의 대응 관계를 포인터 메커니즘을 통해 명시적으로 예측함으로써, 주의 기반 모델을 확장한 신경망 인코더-디코더 AMR 파서를 제안한다. 후보 어휘형(lemma)은 사전 처리 단계에서 예측되며, 이로 인해 어휘 개념의 어휘형과 상수 문자열이 그래프 선형화 과정에서 분리되고, 예측된 대응 관계를 통해 복원된다. 본 방법은 문법적 분석이나 광범위한 외부 자원에 의존하지 않는다. 제안한 파서는 SemEval 테스트 세트에서 59%의 Smatch 점수를 달성하였다.